基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测

针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。首先将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态,最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分处理后,向LPP模型上进行投影,计算新数据的T2统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过半导体过程数据的仿真结果表明,该算法的故障检测效果最好,验证了所提方法的有效性。     

基于模糊C均值与主成分分析的故障检测研究

针对化工过程中的数据存在的多模态特性,提出基于模糊C均值(FCM)与主成分分析(PCA)的故障检测方法。首先,通过FCM算法将具有多模态特性的训练样本进行聚类,根据所有样本到聚类中心的距离计算样本所属于每个聚类中心的隶属度。其次,以隶属度作为判定依据判断样本所属类别,将训练样本分成若干类别。再次,对每一个分类后的类别进行标准化处理并建立模型,通过核密度估计法确定每一个类别的控制限。最后,将待测样本划分类别,计算样本在各类别下的Hotelliing’s T和平方预测误差(SPE)(又称Q统计量),并与控制限比较以实现故障检测。将该方法运用于数值例子和田纳西-伊斯曼(TE)工业过程并将检测结果与PCA方法进行了对比分析。对比结果表明,该研究的故障检测率大幅提升。FCM算法通过对原始数据分类,有效地提升了PCA对具有多模态特性数据的处理能力。     

基于标准距离k近邻的多模态过程故障检测策略

工业产品的生产经常需要在不同模态间切换,多模态过程数据具有多中心和方差差异大等特点.针对多模态过程数据的特征,通过构造标准距离,提出了基于标准距离k近邻的故障检测策略(SD–kNN).首先在标准距离度量下计算样本与其前k近邻的距离;其次将近邻距离的平方和的均值作为样本的统计量D~2;最后,根据D~2的分布确定检测方法的控制限,当新样本的D~2大于控制限时,判定其为故障,否则为正常.标准距离使不同模态中样本间的近邻距离能够在同一尺度下度量,使得SD–kNN的D~2能够准确反映样本间的相似程度.进行了数值模拟过程和青霉素发酵过程故障检测实验. SD–kNN方法检测出了数值模拟过程的全部故障和青霉素过程95%以上的故障,相对于PCA, kPCA, FD–kNN等方法具有更高的故障检测率. SD–kNN继承了FD–kNN对一般多模态过程的故障检测能力,还能够对方差差异显著的多模态过程进行故障检测.     

基于局部熵双子空间的多模态过程故障检测

为了提高非高斯工业过程的检测性能, 提出局部熵双子空间(LEDS)的多模态过程故障检测方法. 运用局部 概率密度估计构建数据的局部熵矩阵, 消除数据的多模态特性. 用Kolmogorov-Smirnov (KS)检验局部熵数据中变 量的正态分布特性, 对高斯分布和非高斯分布的数据分别建立基于PCA的高斯子空间和ICA的非高斯子空间故障 检测模型. 利用Bayesian决策将检测结果转化成发生故障概率的形式, 将检测结果组合成最终的统计信息, 进行故 障检测. 将该方法应用于数值例子和田纳西–伊斯曼多模态过程, 仿真结果表明, 该方法在误报率较低的情况下, 故 障检测率最高, 优于PCA、局部熵PCA(LEPCA)和局部熵ICA(LEICA)方法.     

局部近邻标准化偏最小二乘的多模态间歇过程故障检测

本文针对多模态间歇过程数据多中心和模态方差差异明显的问题,提出了一种基于局部近邻标准化偏最小二乘方法.首先,采用统计模量方法处理间歇过程数据,再利用局部近邻标准化方法将统计模量后的训练数据进行高斯化处理,建立偏最小二乘监控模型,确定控制限;然后,同样对统计模量后的测试数据进行局部近邻标准化处理,再计算测试数据的高斯偏最小二乘监控指标,进行过程监视及故障检测.最后,通过数值实例和青霉素发酵过程验证方法有效性.实验结果表明所提方法解决了故障样本近邻集跨模态问题,对多模态数据具有更好的故障检测能力.     

基于动态多向局部离群因子的在线故障检测*

针对化工间歇生产过程的多模态问题,为了提高故障检测性能,将滑动窗口技术与局部离群因子(LOF)算法相结合,提出了一种新的动态多向局部离群因子(Dynamic Multiway Local Outlier Factor,DMLOF)用于工业过程在线故障检测的方法。首先将间歇过程数据展开成二维数据,利用滑动窗口技术分别在时间片内运用局部离群因子算法计算LOF统计量,并利用核密度估计(KDF)确定控制限。其次,对于新来数据标准化处理后分别在相应窗口内投影,确定新数据的LOF统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过青霉素发酵过程的仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于差分分段PCA的多模态过程故障监测

多模态的故障监测是一个复杂的问题, 既需要考虑稳定模态下的故障监测, 也需要考虑不同模态间的过渡故障监测. 不同稳定模态下的数据具有不同的相关关系, 对每个稳定模态需要建立不同的稳定模态模型. 当稳定生产模态发生改变时, 生产过程进入过渡模态, 需要考虑过渡变量相关关系的变化. 本文通过对过渡数据差分, 得到变量相对变化信息. 利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)分段对差分变量的相关特性进行分析, 提取相对变化的特征. 最后以实际连续退火机组生产线为背景, 用基于差分分段PCA的多模态方法对多模态过程进行故障监测, 发现算法很好地反映了实际过渡过程机理, 验证了算法的有效性.     

基于偏最小二乘的质量相关多模态故障检测技术

偏最小二乘(PLS)算法通常适用于稳定工况下的工业过程故障检测.在日趋复杂的工业过程中,过程数据通常不满足正态分布,存在非线性、动态、多模态等问题.针对多模态问题,已有大量模态区分方法可用,但这些方法都未考虑质量相关因素,因此并不适用于质量相关类算法.为此,针对质量相关类算法提出新的质量相关模态区分规则,该规则通过核模糊聚类对添加线性递增时间变量的数据在时间方向上进行初步的聚类,再通过质量相关指标进一步准确划分模态;同时,过程复杂化导致静态控制限不能满足故障检测的需求,现存的动态控制限适用范围具有一定的局限性,可通过改进动态控制限将其推广为广义动态综合控制限.实验中,先是基于两种非线性偏最小二乘模型将新方法应用于青霉素发酵过程故障检测中,极大减少了漏报率和误报率.最后,通过数值仿真实验验证了添加线性递增时间变量的合理性.     

基于改进偏最小二乘法的多模态过程故障检测方法

针对传统的数据驱动方法偏最小二乘法（PLS）中存在的多模态数据故障检测效果不佳的问题,提出了一种新的故障检测方法——基于局部近邻标准化（LNS）的PLS（LNS-PLS）。首先,利用LNS方法对原始数据进行高斯化处理,在此基础上建立PLS的监控模型,确定T²和平方预测误差（SPE）的控制限;其次,对测试数据同样进行LNS标准化处理,再计算出测试数据的PLS监控指标来进行过程监视及故障检测,解决了PLS中无法处理多模态的问题。将所提方法应用于数值例子和青霉素生产过程,并将其测试结果与主成分分析（PCA）、K最近邻（KNN）、PLS等方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法的故障检测效果优于PLS、KNN、PCA,该方法在分类及多模态过程故障检测方面有较高的准确性。     

基于主元分析得分重构差分的故障检测策略

基于主元分析(PCA)的统计过程控制方法通常假设数据的生成过程是独立同分布的.当数据存在多模态结构或过程变量非线性相关时, PCA方法的故障检测性能将受到影响.针对上述问题,本文提出一种基于PCA得分重构差分的故障检测策略.首先,应用PCA将输入空间分解为主元子空间和残差子空间;接下来,应用k近邻(k NN)规则重构当前样本得分向量并计算样本的得分重构差分向量;最后,计算得分重构差分向量的统计值并进行故障检测.本文方法不仅可以降低数据多模态和变量非线性相关等特征对过程故障检测的影响,同时可以降低统计量的自相关性、提高过程故障检测率.将本文方法在两个模拟例子和田纳西–伊斯曼(TE)过程中进行测试,并与PCA、核主元分析(KPCA)、动态主元分析(DPCA)和k最近邻故障检测(FD–k NN)方法进行对比分析,测试结果证明了本文方法的有效性.     

基于局部保持投影–加权k近邻规则的 多模态间歇过程故障检测策略

针对多模态间歇过程故障检测问题,本文提出一种基于局部保持投影–加权k近邻规则(LPP--Wk NN)的故障检测策略.首先,应用局部保持投影(LPP)方法将原始数据投影到低维主元子空间;接下来,在主元子空间中,应用样本第k近邻的局部近邻集确定每个样本的权重并计算权重统计量Dw;最后,应用核密度估计方法确定Dw控制限并进行故障检测.本文方法应用LPP对过程数据进行维数约减,既能够降低训练过程中离群点对模型的影响,又能够降低在线故障检测的计算复杂度.同时,加权k近邻规则(Wk NN)方法通过引入权重规则能够使得过程故障检测统计量分布具有单模态结构.相比传统的k NN统计量,本文引入的权重统计量具有更高的故障检测性能.通过数值例子和半导体蚀刻过程的仿真实验,并与主元分析(PCA), k NN, Wk NN, LPP--k NN等方法进行比较,实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于DKNPE方法的故障检测

针对传统方法对非线性或多模态间歇过程的故障检测率低的问题,提出一种基于K近邻邻域保持嵌入得分差分（difference of K nearest neighbors score associated with neighborhood preserving embedding,DKNPE）的健康状态监视方法。首先,通过NPE方法计算训练数据集的得分矩阵,称其为样本的本质得分。然后,在训练数据集计算每个样本的K近邻均值,并将其投影到低维空间以获得样本的估计得分。接下来,在差分子空间（diffe-rence subspaces,DS）和差分残差子空间（difference residual subspaces,DRS）中分别建立两个新的统计量对样本进行过程监控。将本方法在两个模拟数值例子和半导体蚀刻过程中进行测试,并与PCA、FD-KNN和NPE等传统方法进行对比分析, 测试结果验证了该方法的有效性。     

动态局部邻域主多项式分析故障检测研究

针对复杂工业过程中存在的动态性、多模态及非线性等特征,提出一种动态局部邻域主多项式分析(DNSPPA)的故障检测算法.首先,设置一定长度的时间窗来描述样本点之间的时序相关关系;其次,寻找时间窗内样本在空间方向上的局部近邻集,利用近邻集对数据样本进行标准化处理;最后,在标准化处理后的数据上建立PPA模型,计算统计量并确立...     

基于LNS-DEWKECA算法的多模态工业过程故障检测

受市场需求主导,工业过程需要在多种工作模态下切换,数据往往呈现多模态复杂分布特性,研究多模态的故障检测技术对于保障工业过程的安全运行具有重要意义.为此,提出一种基于局部近邻标准化(LNS)和方向熵加权核熵成分分析(DEWKECA)的故障检测算法.利用LNS实现多模态数据的标准化,相比于全局标准化, LNS可以有效消除多模态特性;考虑到故障样本与正常样本在变化趋势上的差异,定义样本变化方向的信息熵为方向熵,用来衡量样本变化方向的无序程度,从而利用DEWKECA实现数据降维,可以更有效提取数据变化方向特征;考虑到多模态数据往往服从非高斯分布,采用局部离群因子(LOF)算法建立监控统计量,根据核密度估计确定其控制限.最后,通过数值例子及TE过程仿真验证所提出算法的有效性.     

Multimode process monitoring with PCA mixture model

For multimode processes, Gaussian mixture model (GMM) has been applied to estimate the probability density function of the process data under normal-operational condition in last few years. However, learning GMM with the expectation maximization (EM) algorithm from process data can be difficult or even infeasible for high-dimensional and collinear process variables. To address this issue, a novel multimode process monitoring approach based on PCA mixture model is proposed. First, the PCA technique is directly applied to the covariance matrix of each Gaussian component to reduce the dimension of process variables and to obtain nonsingular covariance matrices. Then the Bayesian Ying-Yang incremental EM algorithm is adopted to automatically optimize the number of mixture components. With the obtained PCA mixture model, a novel process monitoring scheme is derived for fault detection of multimode processes. Three case studies are provided to evaluate the monitoring performance of the proposed method.     

A Dynamic Independent Component Analysis Approach To Fault Detection With New Statistics

This paper presents a fault detection method based on Dynamic Independent Component Analysis (DICA) with new statistics. These new statistics are statistical moments and first characteristic function that surrogate the norm operator to calculate the fault detection statistics to determine the control limit of the independent components (ICs). The estimation of first characteristic function by its series is modified such that the effect of series remainder on estimation is reduced. The advantage of using first characteristic function and moments, over second characteristic function and cumulants, as fault detection statistics is also presented. It is shown that the proposed method can detect a class of faults that the former methods cannot; in particular faults with small amplitude ICs that have either different probability density function or identical probability density function of the ICs, but different low order moments of the ICs compared with the normal performance. Simulation results are used to show the effectiveness of the proposed method.     

基于局部近邻标准化和动态主元分析的故障检测策略

针对工业过程的动态和多模态特性,提出一种基于局部近邻标准化（LNS）和动态主元分析（DPCA）相结合的故障检测方法（LNS-DPCA）。首先,在训练数据集中寻找样本的K近邻集;然后,应用K近邻集的均值与标准差对当前样本进行标准化处理;最后,在新的数据集中应用DPCA方法确定T²和SPE控制限进行故障检测。LNS方法能够消除过程的多模态特征,使得标准化后数据近似服从多元高斯分布,且保持过程离群点偏离正常样本轨迹;而结合DPCA方法则能够提高对具有动态特性过程的监视性能。利用数值例子和青霉素发酵过程进行仿真,并将测试结果与主元分析法（PCA）、DPCA、K近邻故障检测（FD-KNN）等方法进行对比分析,验证了LNS-DPCA方法的有效性。